Název:
Synchronizace textu a audia
Překlad názvu:
Text to Audio Alignment
Autoři:
Šíma, Tomáš ; Baskar, Murali Karthick (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2018
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Účelem této práce je průzkum exitujících algoritmů pro synchronizaci textu a audia. Vybrali jsme exitující implementaci jednoho z těchto algoritmů, který je založený na skrytých markovových modelech sdružených sekvencí a prozkoumaly jsme jeho výhody, nevýhody a podivnosti. Dále jsme ověřili, zda je možné předvídat úspěšnost zarovnání z hodnot generovaných Viterbi algoritmem a hodnotou paprsku. Naše testovací data pochází od BBC a byla součástí MGB Challenge 2015. Díky svojí různorodosti poskytují tato data ideální testovací set k ověření flexibility našeho algoritmu a jakožto i jeho schopnosti tolerovat chyby.
The purpose of this work is to research existing text-to-speech aligning algorithms. We chose an implementation of one these algorithms, based on Hidden-Markov Joint-Sequence Models, and we explored its strengths, quirks and weaknesses. We explored whether it is possible to predict the alignment accuracy using probability values generated from Viterbi algorithm and the beam search value. Our testing data comes from the BBC as part of MGB Challenge 2015. This data creates, with its high content diversity, near perfect testing set to prove our algorithm is flexible and error independent.
Klíčová slova:
G2P; MGB Challenge; Modely sdružených sekvencí; PhnRec; přirozený jazyk; Skryté markovovi modely; Synchronizace textu a audia; Viterbi; G2P; Hidden Markov Models; Joint-Sequence Models; MGB Challenge; natural language; PhnRec; Text to Audio Alignment; Viterbi
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/85092